W poprzednich artykułach prześledziliśmy historię sztucznej inteligencji oraz zgłębiliśmy samą naturę AI i paradoks Moraveca. Dziś chciałbym kontynuować nasze rozważania, przyglądając się temu, jak na przestrzeni lat ewoluowało nasze postrzeganie inteligencji w kontekście rozwoju AI - od czasów, gdy gra w szachy była uważana za szczyt możliwości intelektualnych, aż po współczesne koncepcje postrzegające AI jako zaawansowane "maszyny przewidywań".
Rok 1997 i zwycięstwo komputera IBM Deep Blue nad arcymistrzem szachowym Garri Kasparowem to moment, który wstrząsnął światem i został uznany za przełom w rozwoju AI. Jak wspomniałem w artykule o historii AI, szachy od dawna były postrzegane jako wyznacznik wysokiej inteligencji, a mistrzowie szachowi uchodzili za osoby o wyjątkowych zdolnościach umysłowych. Zwycięstwo komputera nad człowiekiem w tej grze wydawało się potwierdzać, że AI jest zdolna do osiągnięcia ludzkiego poziomu inteligencji, a nawet go przewyższyć.
Jednak z perspektywy czasu, nasze spojrzenie na szachy i ich związek z inteligencją uległo zmianie. Jak pisałem w artykule o istocie sztucznej inteligencji, zrozumieliśmy, że szachy nie są szczytem ludzkiego intelektu, ale raczej problemem matematycznym o jasno określonych regułach i skończonym zestawie możliwych ruchów. W tym sensie, program szachowy nie różni się znacząco od kalkulatora naukowego – potrafi wykonywać zadania trudne dla człowieka, ale nie oznacza to, że myśli w taki sam sposób.
Wraz z postępem technologii, zaczęliśmy kwestionować, czy termin "inteligencja" jest właściwy w odniesieniu do AI. Niektórzy badacze sugerują, że użycie słowa "inteligencja" może być mylące, ponieważ fałszywie sugeruje, że maszyny potrafią robić to samo co ludzie. W zamian, coraz częściej mówi się o AI jako o "maszynach przewidywań". To określenie lepiej oddaje zdolność AI do analizowania danych i przewidywania przyszłych trendów, zdarzeń czy wyników.
Nowoczesne technologie AI to nie "prawdziwa" inteligencja, ale umiejętność przewidywania oparta na analizie ogromnych zbiorów danych. W tym kontekście AI jest porównywalna z wyroczniami, które dokonują przewidywań, ale nie mają ludzkiej osobowości, sumienia ani emocji. Jak zauważyliśmy w artykule o paradoksie Moraveca, AI robi to, co ludzie, ale w zupełnie inny sposób.
Paradoks Moraveca, doskonale ilustruje tę różnicę – to, co dla ludzi jest łatwe, jak np. rozpoznawanie twarzy, dla komputerów jest bardzo trudne, a to co trudne dla ludzi, jak gra w szachy, okazuje się łatwe dla AI. Dzieje się tak dlatego, że ludzkie umiejętności związane z percepcją i motoryką ewoluowały przez miliony lat, podczas gdy umiejętność abstrakcyjnego myślenia jest stosunkowo nowa.
Nasza podróż od szachów do "maszyn przewidywań" pokazuje, jak bardzo zmieniło się nasze postrzeganie inteligencji w kontekście AI. Od entuzjazmu związanego ze zwycięstwem w szachy, przeszliśmy do bardziej realistycznego i krytycznego spojrzenia na możliwości i ograniczenia AI. Zrozumieliśmy, że AI nie jest "sztucznym człowiekiem", ale nowym rodzajem bytu o odmiennych zdolnościach i mechanizmach działania. Koncepcja "maszyn przewidywań" lepiej oddaje charakterystykę współczesnych systemów AI, które dzięki analizie danych, są w stanie przewidywać i optymalizować różne procesy w naszym świecie.
Zapraszam Was do podzielenia się swoimi przemyśleniami w komentarzach!
Uwaga!
Artykuł został przygotowany przy wsparciu Claude 3.5 Sonnet, zaawansowanego modelu językowego AI, który pomógł w organizacji i prezentacji treści, zachowując autentyczny przekaz i wartość edukacyjną.